根据发表在《肿瘤学年鉴》杂志上的一项研究，人工智能已被用于识别与185个国家癌症生存率最密切相关的因素。这项由欧洲肿瘤内科学会附属研究人员进行的研究，采用机器学习分析癌症数据和卫生系统信息，揭示了各国生存率的关键决定因素。

该人工智能模型确定了几个与改善癌症生存率显著相关的因素，包括放射治疗的可及性、全民医保的普及以及整体经济实力。研究人员表示，与以往的广泛分析相比，该模型能更细致地了解医疗保健系统和患者预后之间复杂的相互作用。

机器学习是人工智能的一个分支，它涉及在大型数据集上训练算法，以识别模式并进行预测，而无需显式编程。在本例中，人工智能接受了大量癌症登记数据、社会经济指标和医疗保健基础设施指标的训练，以辨别哪些因素最能预测各种癌症类型的生存率。

该研究的主要作者Anya Sharma博士说：“我们首次拥有了一种工具，可以针对特定国家/地区提供有关如何提高癌症生存率的定制见解。这种人工智能模型使我们能够超越泛泛而谈，并确定对每个国家独特情况最具影响力的干预措施。”

该研究的发现对公共卫生政策具有重大意义。通过确定最需要改进的具体领域，政府和医疗保健组织可以更有效地分配资源。例如，在放射治疗可及性有限的国家/地区，对扩大治疗能力的投资可能会大大提高生存率。同样，加强全民医保可以确保更多患者获得及时且负担得起的护理。

人工智能在癌症研究中的应用是一个快速发展的领域。研究人员正在探索机器学习的新应用，以改善早期检测、个性化治疗方案并预测患者对治疗的反应。最新的进展包括使用人工智能分析医学图像（如X射线和MRI），以识别可能被人类放射科医生忽略的细微癌症迹象。

虽然人工智能为推进癌症治疗提供了巨大的潜力，但专家警告说，它不能取代人类的专业知识。未参与该研究的医学肿瘤学家David Lee博士说：“人工智能可以成为增强我们对癌症理解的强大工具，但必须在临床经验和患者偏好的背景下解释其发现。”

研究人员计划通过纳入更多数据源并探索其他因素（如生活方式选择和环境暴露）对癌症生存的影响，来进一步完善人工智能模型。他们还希望开发一个用户友好的界面，使政策制定者和医疗保健专业人员能够轻松访问和解释该模型的结果。